Microsoft Sentinelで既存のデータコネクタだけでは足りない場合、2026年4月時点の実務的な答えは「まず既存コネクタとContent hubを確認し、それでも対応できないログだけをカスタムコネクタで取り込む」です。Microsoft公式ドキュメント「Resources for creating Microsoft Sentinel custom connectors」は2026年4月22日に更新され、カスタムコネクタの作成方法として、Codeless Connector Framework、Azure Monitor Agent、Logstash、Logic Apps、Log Ingestion API、Azure Functionsを比較して選ぶ流れが整理されています。(Microsoft Learn)
この記事では、security admins、identity teams、compliance teamsが「どの方式を選ぶべきか」「導入前に何を確認すべきか」「失敗しやすいポイントはどこか」を、実務判断に使える形で整理します。
Microsoft Sentinelのカスタムコネクタ作成リソースで押さえるべき更新ポイント
2026年4月更新で最初に見るべきポイントは、単なる手順追加ではなく、カスタムコネクタの方式選定が比較軸で整理されていることです。
Microsoft SentinelにはAzureサービスや外部ソリューション向けの標準コネクタが多数用意されています。一方で、専用コネクタがないSaaS、独自アプリケーション、オンプレミス機器、業界特化システムのログは、カスタムコネクタで取り込む必要があります。公式ドキュメントでも、既存のソリューションで接続できない場合に独自のデータソースコネクタを作成する選択肢が示されています。(Microsoft Learn)
今回のページでは、主に次の方式が比較対象として扱われています。
| 方式 | 向いている用途 | 実務上の見方 |
|---|---|---|
| Codeless Connector Framework | SaaSログの取り込み、パートナー製品連携 | コード量を抑えて正式なコネクタに近い形で作りたい場合に有力 |
| Azure Monitor Agent | オンプレミスやIaaS上のファイルログ収集 | VM上のテキストログを安定的に集めたい場合に向く |
| Logstash | 既存のLogstash基盤、プラグイン活用 | 多様な入力元やフィルタ処理を活用したい場合に有効 |
| Logic Apps | 低ボリュームのクラウドソース、手早い連携 | 大量ログにはコスト面で注意が必要 |
| Log Ingestion API | ISV連携、独自アプリからの直接送信 | 柔軟性は高いが、DCRや認証設計が必要 |
| Azure Functions | 高ボリュームのクラウドソース、独自処理 | コードで変換・再試行・分岐を制御したい場合に向く |
重要なのは、「どの方式が最新か」ではなく、ログの量、発生場所、変換要件、運用体制によって方式を選ぶことです。特にグローバル企業では、地域ごとのデータ保管要件、ネットワーク制約、監査ログの完全性も選定条件に入れる必要があります。
2026年4月22日の更新は「大規模な機能刷新」とは限らない
公式Learnページ上では、該当ページの最終更新日は2026年4月22日と表示されています。(Microsoft Learn) ただし、GitHub上の同ファイルではコミット履歴に2026年4月20日の「Restructure sentinel」が見え、ファイル内のms.dateは11/06/2024のままです。(GitHub)
つまり、今回の記事で「2026年4月更新ポイント」として見るべきなのは、特定機能が新規追加されたと断定することではありません。実務では次のように捉えるのが安全です。
| 見るべき点 | 実務での解釈 |
|---|---|
| LearnページのLast updated | Microsoft公式ページとして2026年4月22日時点の参照先になっている |
| GitHubのRestructure sentinel | Sentinel関連ドキュメントの構成整理や移行に伴う更新の可能性がある |
| 本文の方式一覧 | カスタムコネクタ設計時の現行の比較軸として使える |
| 古い表現の残存 | Log Analytics Data Collector APIなど、関連ページで最新の推奨方式も併せて確認する必要がある |
特に注意したいのは、ページ内に「Log Ingestion API」と「Log Analytics Data Collector API」の表現が混在して見える点です。新規設計では、Azure MonitorのLogs Ingestion API、DCR、DCE、Microsoft Entraアプリ認証の構成を確認してから進めるべきです。Logs Ingestion APIはREST APIまたはクライアントライブラリでLog Analyticsワークスペースへデータを送信でき、DCRによる変換や送信先制御に対応しています。(Microsoft Learn)
まず確認すべきは「標準コネクタで足りるか」
カスタムコネクタは便利ですが、最初から作るべきではありません。運用負荷、認証情報管理、スキーマ変更対応、障害監視、コスト管理がすべて自社責任になるからです。
実務では、次の順番で確認すると失敗しにくくなります。
| 確認順 | 確認内容 | 判断基準 |
|---|---|---|
| 1 | Microsoft Sentinelの標準データコネクタ | 対象製品の公式コネクタがあるなら原則優先 |
| 2 | Content hubのソリューション | 分析ルール、Workbook、パーサーまで含まれる場合がある |
| 3 | コミュニティ提供の実装例 | 本番利用前に保守状況と権限設計を確認 |
| 4 | カスタムコネクタ | 既存手段で要件を満たせない場合に採用 |
たとえば、IDaaS、VPN、EDR、SaaS監査ログを取り込む場合、単に「ログが取れるか」だけで判断してはいけません。インシデント調査で使うフィールド、ユーザーIDの形式、IPアドレス、デバイスID、タイムスタンプ、イベント種別がSentinel上で扱いやすい形になるかを確認します。
identity teamsであれば、サインイン失敗、MFA失敗、特権ロール変更、条件付きアクセスの結果などが追えるかが重要です。compliance teamsであれば、誰が、いつ、どのシステムに、どの権限でアクセスしたかを監査証跡として説明できる必要があります。
Codeless Connector FrameworkはSaaS連携の第一候補になりやすい
Codeless Connector Framework、通称CCFは、構成ファイルを使ってMicrosoft Sentinel向けのカスタムコネクタを作成する方式です。公式ドキュメントでは、CCFで作成したコネクタはフルSaaSで、サービスインストール不要、ヘルス監視を含むと説明されています。(Microsoft Learn)
CCFは、次のようなケースに向いています。
| 向いているケース | 具体例 |
|---|---|
| SaaS APIから定期的にログを取得したい | 監査ログ、管理者操作ログ、アラートログ |
| 大規模なコード開発を避けたい | セキュリティ運用チーム主導で構築したい |
| 将来的にContent hub提供も視野に入れたい | ISVや社内共通基盤として展開したい |
| REST APIの仕様が比較的安定している | ページング、認証、レスポンス形式が明確 |
CCFの新しいバージョンでは、さまざまな認証・ページング形式への対応、標準DCRのサポート、UIと接続構成の分離などが改善点として示されています。(Microsoft Learn)
実務でのポイントは、SaaSのAPI仕様を事前に読み切ることです。APIのレート制限、ページング、差分取得、失敗時の再取得、タイムゾーン、監査ログの保持期間を確認しないまま作ると、ログ欠損や重複が発生します。
CCF導入前のチェック項目
| 項目 | 確認する理由 |
|---|---|
| 認証方式 | OAuth、APIキー、証明書認証などが対応可能か確認する |
| ページング方式 | 大量ログ取得時に欠損しないか確認する |
| 差分取得のキー | updated_atやイベントIDなど、再実行時の基準が必要 |
| タイムスタンプ | UTC変換、ローカル時刻、夏時間の扱いを確認する |
| 出力テーブル | 標準テーブルに寄せるか、カスタムテーブルにするか決める |
| 秘密情報管理 | ARMテンプレートや接続設定に平文で残らないようにする |
CCFは「コードレス」という名前ですが、設計が不要という意味ではありません。むしろ、ログ仕様と運用要件を正しく定義できるチームほど効果を出しやすい方式です。
Azure Monitor AgentはオンプレミスやIaaSのファイルログに向く
Azure Monitor Agentは、オンプレミスやIaaS上のファイルログをMicrosoft Sentinelに取り込む場合に有力です。公式のカスタムコネクタ比較でも、Azure Monitor AgentはオンプレミスやIaaSソースからのファイル収集に向く方式として扱われています。(Microsoft Learn)
特に次のようなログで使いやすい方式です。
- 独自アプリケーションがローカルファイルに出力するログ
- Linuxサーバー上のアプリログ
- Windowsサーバー上の業務システムログ
- ネットワーク機器や中継サーバーが保存するテキストログ
Azure Monitorでは、Custom Text Logsデータソースを持つDCRを使ってVM上のテキストログを収集できます。対象ファイルはローカルドライブ上にあり、ASCIIまたはUTF-8である必要があるなど、ファイル形式にも条件があります。(Microsoft Learn)
Azure Monitor Agentで失敗しやすいポイント
| 失敗ポイント | 影響 | 対策 |
|---|---|---|
| ログファイルを上書きする | データ欠損が起きる | 追記型のログ出力にする |
| 文字コードがUTF-16など | 収集できない可能性がある | UTF-8またはASCIIに統一する |
| ファイル名ローテーションが複雑 | 収集漏れや重複が起きる | ワイルドカード設計を単純にする |
| 監視対象ディレクトリが多すぎる | CPUやメモリ負荷が上がる | 対象ディレクトリを絞る |
| 変換を後回しにする | KQL分析が複雑になる | DCR変換またはASIMパーサーを設計する |
オンプレミス環境では、ネットワーク遮断時の再送、プロキシ、ファイアウォール許可、エージェントの正常性監視も忘れてはいけません。security adminsは「入ったログを見る」だけでなく、「入らなかったログに気づける仕組み」を設計する必要があります。
Logstashは既存基盤とプラグイン資産を活かせる
Logstashは、すでにElastic StackやLogstashパイプラインを使っている組織に向いています。公式ドキュメントでは、Logstash output plug-in for Microsoft Sentinelを使うことで、任意のLogstash inputやfilterプラグインを利用し、Microsoft Sentinelを出力先として構成できると説明されています。(Microsoft Learn)
Logstashが向いているのは、次のようなケースです。
| ケース | 理由 |
|---|---|
| Apache Kafka、Event Hubs、Cloud Storageなど複数入力がある | 入力プラグインの選択肢が広い |
| 既存のLogstash運用チームがいる | 新規学習コストを抑えられる |
| 収集前にフィルタやマスキングをしたい | filterプラグインで加工しやすい |
| VMまたはクラスタ運用を許容できる | サーバーレスではないため基盤運用が必要 |
一方で、LogstashはVMまたはVMクラスタの運用が必要です。パイプライン停止、キュー詰まり、メモリ不足、プラグイン互換性などの監視が必要になります。
compliance teamsにとっては、Logstashでログを加工する場合、どの項目を削除・マスキングしたかの記録が重要です。個人情報や機密情報を減らすことは有効ですが、監査時に必要な証跡まで消してしまうと、後から説明できなくなります。
Logic Appsは低ボリューム連携や検証に便利だが大量ログには注意
Logic Appsは、ノーコードまたはローコードでAPI、SQL Server、ファイルシステムなどに接続し、取得したデータをLog Analyticsへ送る方式です。公式ドキュメントでは、Logic Appsを使ったサーバーレスのカスタムコネクタ作成が紹介されていますが、大量データではコストが高くなる可能性があるため、低ボリュームデータソースやデータのエンリッチメント用途に推奨されています。(Microsoft Learn)
Logic Appsは、次のような用途で効果的です。
- 1時間に数回、SaaS APIから監査ログを取得する
- インシデント発生時だけ追加情報を取得する
- Proof of Conceptでログ取得可否を検証する
- 承認フローや通知と組み合わせる
たとえば、あるSaaSの管理者操作ログを1日数千件だけ取得するなら、Logic Appsは十分に現実的です。一方、EDRやプロキシログのように秒単位で大量イベントが発生するデータには向きません。
Logic Appsを選ぶ判断基準
| 判断項目 | Logic Appsに向く | 別方式を検討 |
|---|---|---|
| ログ量 | 少量、定期取得 | 高頻度、大量 |
| 実装体制 | コードを書ける人が少ない | 開発チームが関与できる |
| 処理内容 | 分岐、整形、API呼び出し程度 | 複雑なアルゴリズム、再試行制御 |
| コスト管理 | 実行回数が少ない | 実行回数が多く予測しづらい |
| 用途 | 検証、補助ログ、エンリッチメント | 中核ログの常時大量収集 |
失敗しやすいのは、PoCでうまく動いたLogic Appsをそのまま本番の大量ログに使ってしまうことです。本番移行前に、1日あたりの実行回数、API呼び出し回数、データ量、ピーク時の遅延を必ず見積もりましょう。
Log Ingestion APIは柔軟だがDCR設計が重要
Log Ingestion APIは、独自アプリケーションやISV製品からMicrosoft Sentinelに直接ログを送信したい場合に有力です。Azure MonitorのLogs Ingestion APIでは、REST APIまたはクライアントライブラリを使ってLog Analyticsワークスペースへデータを送信できます。送信先はサポートされるAzureテーブルまたはカスタムテーブルです。(Microsoft Learn)
この方式の強みは、送信側で細かい制御ができることです。
- ログをJSONで整形して送信できる
- DCRでテーブル構造に合わせて変換できる
- アプリ登録とDCR権限で認証・認可を管理できる
- クライアントライブラリを使って実装できる
- 送信元アプリの再試行やキュー制御と組み合わせられる
一方で、設計を誤ると運用負荷が高くなります。Logs Ingestion APIを使うには、アプリ登録、シークレット、対象テーブル、DCR、権限付与などを構成する必要があります。DCRは受信データの構造や変換、送信先を定義します。(Microsoft Learn)
Log Ingestion APIの設計で見るべき項目
| 項目 | 実務での確認内容 |
|---|---|
| 認証 | Microsoft Entraアプリ、シークレット、証明書、ローテーション手順 |
| DCR | 入力スキーマ、変換KQL、出力テーブル |
| テーブル | 標準テーブルかカスタムテーブルか |
| エンドポイント | DCR ingestion endpointかDCEか |
| ネットワーク | Private Link要件、送信元IP制限、TLS要件 |
| 再送設計 | API失敗時のリトライ、重複排除、キューイング |
| 監査 | 誰がアプリ権限を持つか、変更履歴をどう残すか |
2026年3月1日以降、Logs Ingestion APIではTLS 1.2以上の接続が強制されると公式ドキュメントで案内されています。古いアプリケーションやオンプレミスの送信プログラムを使う場合は、TLS設定を確認してから本番化してください。(Microsoft Learn)
Azure Functionsは高ボリュームや独自処理に向く
Azure Functionsは、API取得、認証、データ変換、再試行、分岐処理をコードで制御したい場合に向いています。公式ドキュメントでは、RESTful APIとPowerShellなどの各種言語を組み合わせて、サーバーレスのカスタムコネクタを作成する方式として紹介されています。(Microsoft Learn)
Azure Functionsを選ぶべきなのは、次のようなケースです。
- SaaS APIの仕様が複雑で、ページングや差分取得を細かく制御したい
- ログ量が多く、Logic Appsではコストや処理性能が合わない
- 複数APIを呼び出して1つのイベントに統合したい
- イベントの重複排除や状態管理が必要
- 送信前に独自の正規化やマスキングをしたい
ただし、Azure Functionsは「作れる人がいれば最強」ではありません。コードの保守、依存ライブラリ、ランタイム更新、シークレット管理、監視、障害時の再実行設計が必要です。security adminsだけで抱え込まず、アプリ開発チームやクラウド基盤チームと責任分界を決めるべきです。
Azure Functions採用時の責任分界例
| 領域 | 主担当 | 確認すべき内容 |
|---|---|---|
| API仕様理解 | セキュリティ運用、対象システム担当 | 取得対象ログ、イベント意味、保持期間 |
| 実装 | 開発チーム、クラウド基盤チーム | コード、再試行、例外処理 |
| 認証情報 | クラウド基盤、ID管理チーム | Managed Identity、Key Vault、シークレット更新 |
| Sentinel設計 | security admins | テーブル、DCR、ASIM、分析ルール |
| 監査要件 | compliance teams | 証跡、ログ保持、アクセス権限 |
Azure Functionsは柔軟性が高い分、設計レビューなしで作ると属人化しやすい方式です。運用ドキュメント、テストデータ、失敗時の再処理手順まで含めて本番化しましょう。
方式選定は「ログ量」「場所」「変換」「運用」で決める
Microsoft Sentinelのカスタムコネクタ方式は、次の4つの軸で選ぶと整理しやすくなります。
| 判断軸 | 見るべき内容 | 選びやすい方式 |
|---|---|---|
| ログ量 | 1日数百件か、数千万件か | 少量ならLogic Apps、大量ならAzure FunctionsやLog Ingestion API |
| 発生場所 | SaaS、オンプレミス、IaaS、独自アプリ | SaaSならCCF、ファイルならAzure Monitor Agent |
| 変換要件 | そのまま保存か、正規化・加工が必要か | 複雑ならLogstash、Azure Functions、DCR変換 |
| 運用体制 | コード保守できるか、基盤監視できるか | 非開発チーム中心ならCCFやLogic Apps |
たとえば、グローバル企業で各国拠点のプロキシログを集約するなら、ログ量、ネットワーク、データ所在地の要件が厳しくなります。この場合、Logic Appsで簡単に作るより、既存のLogstash基盤やAPI送信基盤を使ったほうが現実的です。
一方、特定SaaSの管理者操作ログを1時間ごとに取得し、特権操作の検知に使うだけなら、CCFやLogic Appsが候補になります。PoC段階ではLogic Appsで検証し、本番でCCFやAzure Functionsに移行する進め方もあります。
ASIMまで設計すると検知・調査で使いやすくなる
カスタムコネクタでログを取り込むだけでは、Microsoft Sentinelの価値は十分に出ません。重要なのは、取り込んだログを分析ルール、ハンティング、Workbook、インシデント調査で使える形にすることです。
Microsoft Sentinelでは、ASIMにより多様なソースのログを正規化し、共通のスキーマで扱えるようにします。ASIMを使うと、異なるソースをまたいだ検知や、ソースに依存しないコンテンツ活用がしやすくなります。(Microsoft Learn)
たとえば、認証ログを独自テーブルに入れるだけだと、分析ルールを書くたびに独自のフィールド名を意識する必要があります。ASIMの認証スキーマに寄せれば、Microsoft Entra ID、Okta、VPN、独自ID基盤のログを近い考え方で扱えます。
カスタムログで最低限そろえたいフィールド
| フィールド | 理由 |
|---|---|
| TimeGenerated | 検知、時系列分析、保持期間管理の基準になる |
| EventOriginalType | 元システムのイベント種別を追える |
| UserIdまたはAccount | ID調査や権限変更追跡に必要 |
| SrcIpAddr | 不審な接続元や地理的分析に使う |
| DstIpAddrまたはResource | アクセス先や影響範囲を判断する |
| EventResult | 成功、失敗、拒否などの判定に必要 |
| EventSeverity | アラート優先度や通知条件に使う |
| CorrelationId | 複数イベントの関連付けに役立つ |
ASIM対応は後回しにされがちですが、最初にフィールド設計をしておくと、後から分析ルールを作るときの負担が大きく下がります。特にidentity teamsが使うログは、ユーザー、デバイス、IP、認証結果の正規化が重要です。
セキュリティ管理者が見るべき運用チェックリスト
カスタムコネクタを本番化する前に、security adminsは次の項目を確認してください。
| 項目 | 確認内容 |
|---|---|
| 収集対象 | どのログを、どの頻度で、どの期間取り込むか |
| 欠損検知 | 一定時間ログが来ない場合に通知できるか |
| 重複対策 | 再送時に同じイベントが重複しても検知に悪影響がないか |
| 権限 | アプリ登録、DCR、Key Vault、Logic Appsなどの権限が最小化されているか |
| シークレット | 有効期限、更新手順、保管場所が明確か |
| コスト | 取り込みGB、実行回数、保持期間を見積もっているか |
| 変更管理 | API仕様変更、スキーマ変更、コネクタ修正の手順があるか |
| 監視 | Functions、Logic Apps、Logstash、エージェントの失敗を検知できるか |
| テスト | 正常系だけでなく、API失敗、認証失敗、データ欠損を試しているか |
特に「ログが来ているか」だけでは不十分です。重要なのは、ログが来なくなったときに誰が気づくかです。監視対象には、取り込み先テーブルの最終受信時刻、コネクタ実行失敗、APIエラー、認証失敗、データ量の急減を入れましょう。
ID管理チームが見るべきポイント
identity teamsにとって、Microsoft Sentinelのカスタムコネクタは、ID脅威検知の補完手段になります。たとえば、標準コネクタがないID基盤、SaaS管理者ログ、特権アクセス管理ツールのログをSentinelに取り込めば、Microsoft Entra IDやDefender XDRのシグナルと組み合わせやすくなります。
見るべきポイントは次のとおりです。
| 項目 | なぜ重要か |
|---|---|
| ユーザー識別子の統一 | UPN、メールアドレス、社員番号が混在すると相関が難しい |
| 管理者操作ログ | ロール付与、ポリシー変更、MFA設定変更を追える |
| 認証結果 | 成功・失敗・拒否・リスク判定を区別できる |
| セッション情報 | IP、デバイス、アプリ、国・地域の分析に使える |
| 時刻の正確性 | タイムゾーンずれがあると調査時系列が崩れる |
たとえば、あるSaaSで管理者ロールが付与されたイベントを取り込み、同じユーザーの直前のサインイン場所やMFA状態と突き合わせれば、不正な権限昇格の早期検知に役立ちます。
コンプライアンスチームが見るべきポイント
compliance teamsは、カスタムコネクタを「ログを増やす仕組み」としてだけ見ないほうがよいです。監査対応では、ログの完全性、保持期間、アクセス制御、変更履歴、証跡の説明可能性が重要になります。
| 項目 | 確認内容 |
|---|---|
| 保持期間 | 規制や社内規程に合う期間で保存されているか |
| データ所在地 | 国・地域ごとのデータ保管要件に反していないか |
| 個人情報 | 不要な個人情報を取り込みすぎていないか |
| 改ざん耐性 | ログ削除や変更に対する統制があるか |
| アクセス権 | 誰がログを閲覧・クエリ・エクスポートできるか |
| 監査証跡 | コネクタ設定変更や認証情報更新の記録が残るか |
特にグローバル環境では、ログの内容に個人情報や地域規制に関わるデータが含まれることがあります。セキュリティ上必要なデータと、監査・プライバシー上取り込みを避けるべきデータを事前に分類してください。
Defenderポータル移行も視野に入れて設計する
Microsoft SentinelはMicrosoft Defenderポータルで一般提供されており、2027年3月31日以降はAzure portalでサポートされず、Microsoft Defenderポータルのみで利用可能になると公式ドキュメントで案内されています。(Microsoft Learn)
カスタムコネクタの設計では、今後の運用画面も意識する必要があります。Data connectors、Content hub、Analytics、Automation、Watchlistsなどの導線がDefenderポータル側に移るため、運用手順書や教育資料も更新対象になります。
特にグローバルSOCでは、リージョンごとの管理者、一次対応チーム、IDチーム、監査チームが同じ画面を使うとは限りません。コネクタ構築だけでなく、次の運用導線まで確認しておきましょう。
- データコネクタの状態確認
- 取り込みログのKQL確認
- インシデント調査
- 分析ルールの作成・変更
- 自動化ルールとPlaybookの管理
- 権限ロールの付与と棚卸し
実務でおすすめの進め方
Microsoft Sentinelのカスタムコネクタは、いきなり本番実装に入るより、次の流れで進めると失敗を減らせます。
| フェーズ | やること | 成果物 |
|---|---|---|
| 要件整理 | 取り込み対象、検知目的、監査目的を決める | ログ要件一覧 |
| 方式選定 | CCF、AMA、Logstash、Logic Apps、API、Functionsを比較する | 方式選定メモ |
| スキーマ設計 | 標準テーブル、カスタムテーブル、ASIM対応を決める | テーブル設計書 |
| PoC | 少量データで取得、変換、検索を試す | KQL検証結果 |
| 運用設計 | 欠損検知、コスト監視、権限、変更管理を決める | 運用手順書 |
| 本番化 | 段階的に対象ログを増やす | 本番コネクタ |
| 改善 | 検知ルール、Workbook、ASIMパーサーを追加する | SOC運用コンテンツ |
最初のPoCでは、ログの取り込み成功だけで終わらせないことが重要です。次の3つのKQLを必ず確認しましょう。
// 最終受信時刻の確認
CustomLog_CL
| summarize LastIngested=max(TimeGenerated)// 直近24時間の件数推移
CustomLog_CL
| where TimeGenerated > ago(24h)
| summarize Count=count() by bin(TimeGenerated, 1h)// 主要フィールドの欠損確認
CustomLog_CL
| summarize
MissingUser=countif(isempty(UserId)),
MissingSourceIp=countif(isempty(SrcIpAddr)),
MissingEventType=countif(isempty(EventOriginalType))この確認で、取り込み停止、データ量の急変、フィールド欠損に早く気づけます。
まとめ：2026年4月更新は「方式選定を見直す」きっかけにする
Microsoft Sentinelの「Resources for creating Microsoft Sentinel custom connectors」は、2026年4月22日時点で参照すべき公式リソースとして、カスタムコネクタ作成方式を比較する入口になります。重要なのは、更新日だけを見て新機能追加と捉えることではなく、現在の方式一覧を使って自社のログ取り込み設計を見直すことです。
次に取るべき行動は明確です。まず、取り込みたいデータソースが標準コネクタやContent hubで対応できるか確認します。対応できない場合は、ログ量、発生場所、変換要件、運用体制の4軸で方式を選びます。そのうえで、DCR、ASIM、欠損検知、権限、コスト、Defenderポータル移行まで含めて設計してください。
カスタムコネクタは、単なるデータ投入の仕組みではありません。正しく設計すれば、ID脅威検知、監査対応、インシデント調査、グローバルSOC運用を支える重要な基盤になります。
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